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题名/责任者:

数据挖掘与机器学习:基础概念和算法/(美)穆罕默德·J.扎基(Mohammed J. Zaki)，(巴西)小瓦格纳·梅拉(Wagner Meira, Jr.)著 计湘婷，卢苗苗，李轩涯译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2023.06

ISBN及定价:

978-7-111-72689-0/CNY199.00

载体形态项:

10,604页;26cm

并列正题名:

Data mining and machine learning:fundamental concepts and algorithms

其它题名:

基础概念和算法

丛编项:

计算机科学丛书

个人责任者:

(美) 扎基 (Zaki, Mohammed J.) 著

个人责任者:

(巴西) 梅拉 (Meira, Wagner, Jr.) 著

个人次要责任者:

计湘婷 译

个人次要责任者:

卢苗苗 译

个人次要责任者:

李轩涯 译

学科主题:

数据采集

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP274

中图法分类号:

TP181

中图法分类号:

TP27

版本附注:

据原书第2版译出

出版发行附注:

本书简体字中文版由剑桥大学出版社与机械工业出版社合作出版

提要文摘附注:

本书翔实地介绍了数据挖掘与机器学习相关内容，包括数据矩阵、图数据、核方法、项集挖掘、聚类、贝叶斯分类器、决策树、支持向量机、线性回归、逻辑回归、神经网络、深度学习等概念和算法，并且每章都配有练习题。本书新增了包括神经网络和深度学习在内的回归方法。读者可以利用书中介绍的相关算法分析从科研到商业分析等应用场合中各种数据的模式和模型。

使用对象附注:

高等院校相关专业师生、研究人员和从业人员

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